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【精彩论文】基于时间序列的电能表月故障数预测方法
引文信息
李媛, 郑安刚, 谭煌, 等. 基于时间序列的电能表月故障数预测方法[J]. 中国电力, 2020, 53(6): 72-80.LI Yuan, ZHENG Angang, TAN Huang, et al. A new method for predicting the monthly fault number of watt-hour meters based on time series[J]. Electric Power, 2020, 53(6): 72-80.
内容摘要
针对当前国网信息系统中电能表故障预测模型比较简单、不够全面和没有具体电能表月故障数预测模型的问题，基于时间序列建立综合时间序列预测模型，实现对批次电能表月故障数较准确的预测。首先计算电能表月故障数的移动平均序列，去除微小波动；然后根据序列是否有明显长期趋势，选用ARIMA模型或指数平滑模型对移动平均序列进行预测；最后采用反向移动平均，实现对整个批次电能表月故障数准确的短期预测。通过与BP神经网络模型的预测进行对比，验证了综合时间序列模型的实用性和准确性。在此基础上，建立电能表月故障总数预测模型。计量资产管理部门可以根据所提方法对故障电能表数进行预测，根据预测结果进行备货，提高管理部门的资源配置合理性和工作效率。
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编辑：杨彪
审核：蒋东方
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